論文の概要: ADOD: Adaptive Domain-Aware Object Detection with Residual Attention for Underwater Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06801v1
• Date: Mon, 11 Dec 2023 19:20:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 18:25:23.014349
• Title: ADOD: Adaptive Domain-Aware Object Detection with Residual Attention for Underwater Environments
• Title（参考訳）: ADOD:水中環境に対する残留注意を用いた適応型ドメイン認識オブジェクト検出
• Authors: Lyes Saad Saoud, Zhenwei Niu, Atif Sultan, Lakmal Seneviratne and Irfan Hussain
• Abstract要約: 本研究では,水中物体検出における領域一般化のための新しいアプローチであるADODを提案する。 本手法は, 様々な水中環境下での堅牢性を確保するため, 多様な領域にまたがってモデルを一般化する能力を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2624532490634643
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This research presents ADOD, a novel approach to address domain generalization in underwater object detection. Our method enhances the model's ability to generalize across diverse and unseen domains, ensuring robustness in various underwater environments. The first key contribution is Residual Attention YOLOv3, a novel variant of the YOLOv3 framework empowered by residual attention modules. These modules enable the model to focus on informative features while suppressing background noise, leading to improved detection accuracy and adaptability to different domains. The second contribution is the attention-based domain classification module, vital during training. This module helps the model identify domain-specific information, facilitating the learning of domain-invariant features. Consequently, ADOD can generalize effectively to underwater environments with distinct visual characteristics. Extensive experiments on diverse underwater datasets demonstrate ADOD's superior performance compared to state-of-the-art domain generalization methods, particularly in challenging scenarios. The proposed model achieves exceptional detection performance in both seen and unseen domains, showcasing its effectiveness in handling domain shifts in underwater object detection tasks. ADOD represents a significant advancement in adaptive object detection, providing a promising solution for real-world applications in underwater environments. With the prevalence of domain shifts in such settings, the model's strong generalization ability becomes a valuable asset for practical underwater surveillance and marine research endeavors.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,水中物体検出における領域一般化のための新しいアプローチであるADODを提案する。 本手法は, 様々な水中環境下での堅牢性を確保するため, 多様な領域にまたがってモデルを一般化する能力を高める。 最初の重要な貢献は、残留注意モジュールによって強化されたyolov3フレームワークの新しい変種である、残留注意モジュールであるyolov3である。 これらのモジュールにより、モデルはバックグラウンドノイズを抑えながら情報的特徴に集中することができ、検出精度と異なるドメインへの適応性が改善される。 第2の貢献は、トレーニング中に必須となる、注意に基づくドメイン分類モジュールである。 このモジュールは、モデルがドメイン固有の情報を識別し、ドメイン不変の機能の学習を促進するのに役立つ。 その結果、ADODは視覚特性の異なる水中環境に効果的に一般化することができる。 多様な水中データセットに関する大規模な実験は、特に挑戦的なシナリオにおいて、最先端のドメイン一般化手法と比較してADODの優れた性能を示す。 提案手法は, 水中物体検出作業における領域シフト処理の有効性を示すとともに, 目に見える領域と目に見えない領域の両方において異常検出性能を実現する。 ADODは適応オブジェクト検出の大幅な進歩を示し、水中環境における現実世界の応用に有望なソリューションを提供する。 このような状況下でのドメインシフトが広まると、モデルの強力な一般化能力は実用的な水中監視と海洋研究の努力にとって貴重な資産となる。

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